биофак СПбГУ

Основные научные направления кафедры высшей нервной деятельности и психофизиологии

1. Изучение механизмов когнитивных функций, прежде всего внимания, памяти и обучения, принятия решений, когнитивного утомления, восприятия речи.
Основные методы: регистрация и анализ вызванных потенциалов мозга человека.
Грант РГНФ №15-06-10806 «Изучение механизмов восприятия речи с помощью анализа негативности рассогласования в вызванных потенциалах мозга человека»
Грант Правительства РФ для привлечения ведущих ученых. Когнитивная нейробиология процессов научения и восприятия языка.
Грант СПбГУ M1_2021 - 2: Исследование моделей нейронной активности и биомаркеров состояний мозга человека с помощью методов искусственного интеллекта.

Публикации.

1. Vasilyeva M. J., Knyazeva V. M., Partanen E. J., Aleksandrov A. A., Shtyrov Y. Y. Single-shot word learning in the developing brain: ERP evidence // International Journal of Psychophysiology. - 2021. - 168 Supplement. - p. S88 https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2021.07.272
2. Aleksandrov A. A., Memetova K. S., Stankevich L. N.,  Knyazeva V.M., Shtyrov Y. Referent’s Lexical Frequency Predicts Mismatch Negativity Responses to New Words Following Semantic Training // Journal of Psycholinguistic Research. - 2019. - 49(2). -  187-198. doi: https://doi.org/10.1007/s10936-019-09678-3 
3. Vasilyeva M. J., Knyazeva V. M., Aleksandrov A. A., Shtyrov Y. Y. Neurophysiological Correlates of Fast Mapping of Novel Words in the Adult Brain // Frontiers in Human Neuroscience. - 2019. -  13. - 304 doi: https://doi.org/10.3389/fnhum.2019.00304
4. Васильева М.Ю. Князева В.М., Александров А.А., Штыров Ю.Ю. Сверхбыстрое усвоение новой лексики: нейрофизиологические корреляты механизма «fast mapping» у детей и взрослых // От слова – к репрезентации. Нейрокогнитивные основы вербального научения. Под.ред. О.В.Щербаковой. - СПб: Скифия-Принт. - 2022. - 358 с.. УДК 159.9+57+80.

2. Изучение нового класса моноаминергических GPCRs – «trace amine» связанных рецепторов. Следовые амины (β-фенилэтиламин, тирамин, триптамин и октопамин) структурно близки к классическим моноаминам и играют важную роль в физиологии беспозвоночных, но их функции в организме млекопитающих остаются неизвестными. Валидизация TAAR2, TAAR5 и TAAR6 как новых лекарственных мишеней для лечения заболеваний мозга могут открыть новые фармакологические подходы для терапии заболеваний ЦНС человека. Исследование влияния агонистов TAARs рецепторов на системном уровне на ряд нейрофизиологических процессов  и поведенческих механизмов, которые серьезно нарушаются при шизофрении и в определенной степени являются маркерами данного заболевания и активно используются при изучении и моделировании шизофрении и поиске антипсихотических средств
Основные методы: регистрация и анализ вызванных потенциалов мозга животных (мыши, крысы). Изучение различных форм поведения животных при различных фармакологических воздействиях, стрессе, при генных модификациях. 
Грант РНФ № 17-04-00082 «Влияние агонистов TAARs рецепторов на электрофизиологические и поведенческие маркеры шизофрении»
Грант РНФ № 22-25-00006 «Исследование функциональной роли рецепторов следовых аминов (TAARs) на генетически модифицированных линиях мышей (KO TAARs)»

Публикации.

1. Aleksandrov A.A., Dmitrieva E.S., Knyazeva V.M.,  Simon Y.A., Polyakova N.V., Stankevich L.N. , Aleksandrov A.Y. Sensory Gating in TAAR1 Knockout Mice. // J Evol Biochem Phys. 2022. - 58. - pp. 979–985. doi: https://doi.org/10.1134/S0022093022040044
2. Knyazeva V.M., Dmitrieva E.S., Polyakova N.V., Simon Y.A., Stankevich L.N. , Aleksandrov A.Y., Aleksandrov A.A. Stimulus Specific Adaptation Is Affected in Trace Amine-Associated Receptor 1 (TAAR1) Knockout Mice // J Evol Biochem Phys. -2022. - 58. - pp. 692–699. doi: https://doi.org/10.1134/S0022093022030061
3. Aleksandrov A. A., Knyazeva V. M., Volnova A. B., Dmitrieva E. S., Polyakova N. V. Putative TAAR5 agonist alpha-NETA affects event-related potentials in oddball paradigm in awake mice // 2020. - Brain Research Bulletin. - 158. - pp. 116-121 doi: https://doi.org/10.1016/j.brainresbull.2020.03.005
4. Aleksandrov A.A.,  Dmitrieva E.S., Volnova A.B., Knyazeva V.M. ,  Polyakova N.V.,  Ptukha M.A., Gainetdinov R. R. Effect of alpha-NETA on auditory event related potentials in sensory gating study paradigm in mice // Neuroscience Letters. - 2019. - 712. - 134470 doi: https://doi.org/10.1016/j.neulet.2019.134470
5. Aleksandrov A.A., Knyazeva V. M. , Volnova A. B., Dmitrieva E. S. , Polyakova N.V. , Gainetdinov R. R. Trace amine-associated receptor 1 agonist modulates mismatch negativity-like responses in mice // Frontiers in Pharmacology. - 2019. - V.10. - pp. 470 doi: 10.3389/fphar.2019.00470 
6. Aleksandrov A.A.,  Dmitrieva E.S., Volnova A.B., Knyazeva V.M., R. Gainetdinov  R.R., Polyakova N.V. Effect of trace amine-associated receptor 1 agonist RO5263397 on sensory gating in mice // NeuroReport. - 2019. - 30(15). - pp. 1004–1007 doi:10.1097/WNR.0000000000001313
7. Aleksandrov A.A., Polyakova N.V., Vinogradova E.P., Gainetdinov R.R., Knyazeva V.M. The TAAR5 agonist α-NETA causes dyskinesia in mice // Neuroscience Letters. - 2019. - V.704. - pp. 208. doi: 10.1016/j.neulet.2019.04.028

3. Исследование нейробиологических особенностей формирования социального поведения и влияния нейрогормонов на поведение животных в норме и на фоне стресса.

Публикации.

1. Виноградова, Е. П., Марков, А. Г., Жуков, Д. А. Пролактолиберин увеличивает тревожность крыс.  Проблемы эндокринологии. 2021 Т. 67, № 5, С. 29-33.  https://doi.org/10.14341/probl12770
2. Жуков, А. Д., Виноградова, Е. П. Нейростероиды и депрессивные состояния. НЕЙРОХИМИЯ.2021. 38, 3, С. 228-234 

4. Исследование возрастной динамики формирования процессов предстимульного внимания у детей дошкольного возраста.
Основные методы: поведенческое тестирование изменения времени реакции на тестовый стимул при использовании прайминг парадигмы в зависимости от характеристик прайм-стимула и величины задержки тестового стимула.

Публикации: 

1. Черенкова Л. В., Соколова Л. В. Возрастная динамика процессов зрительного прайминга  / Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2021. том 107. № 9, с. 1112–1125. DOI: 10.31857/S086981392109003X 

5. Исследование особенностей взаимодействия мономодальной и гетеромодальной информации у детей с расстройствами аутического спектра.
Основные методы: поведенческое тестирование скорости и точности реакции на тестовые стимулы при использовании прайминг-парадигмы у детей с разным уровнем проявления расстройств аутического спектра.

Публикации:

1. Черенкова Л.В., Соколова Л.В. Проявление прайминг-эффекта у детей дошкольного возраста с расстройством аутического спектра // Физиология человека. 2020. Т. 46. № 2. С. 38-46. DOI: 10.31857/S0131164620010051
2. Cherenkova L.V., Sokolova L.V. Multisensory priming effect in preschool children with autism spectrum disorder // Human Physiology. 2020. Т. 46. № 2. С. 141-148. DOI: 10.1134/S0362119720010053
3. Черенкова Л.В., Соколова Л. Исследование процессов антиципации у детей дошкольного возраста с атипичным развитием // Психологический журнал. 2020. Т. 41. № 3. С. 66-77. DOI: 10.31857/S020595920008518-5
4. Черенкова Л.В., Соколова Л.В. Зрительный прайминг у детей с расстройствами аутистического спектра [Электронный ресурс] // Клиническая и специальная психология. 2022. Том 11. № 1. C. 192–209. DOI: 10.17759/cpse.2022110109

6. Изучение речевого онтогенеза и дизонтогенеза.
Основные методы: Спектрографический, фонетический, лингвистический анализ речи. Перцептивный эксперимент. Регистрация ЭЭГ. Метод регистрации ЭГГ (электроглоттограммы). Метод регистрации  ЭКГ. Метод айтрекинга. Анализ поведения – в программах FaceReader, Observer (Noldus, Nederland). Методы искусственного интеллекта: Автоматический анализ видео, речи, текста.

Проект РНФ № 18-18-00063 Голосовой портрет человека с типичным и атипичным развитием
Создана рабочая версия базы данных «AD_CHILD.RU», содержащая  речевой материал детей с атипичным развитием и типичным развитием (контроль). Имеющийся речевой материал дополнен речевыми файлами 32 детей, записанными в 2020 г. Проведена подготовка аудиофайлов, их аннотирование, транскрибирование, выделение образцов эмоциональной речи и их классификация, подбор и последующее включение в базу дополнительных данных – результатов тестов, опросников, результатов психофизиологического тестирования. Проведен обобщенный анализ результатов перцептивных исследований по 40 тестам, в которых  приняли участие  715 взрослых – аудиторов (носителей русского и иностранных языков), прослушивающих речевой материал 200 детей в возрасте 5-16 лет,   с учетом организации тестового материала и индивидуальных особенностей аудиторов. Проведено автоматическое распознавание психоневрологического , эмоционального состояния детей и их возраста. Осуществлен акустический, перцептивный, фонетический и лингвистический анализ речи детей типично развивающихся, с расстройствами аутистического спектра, умственной отсталостью, синдромом Дауна. Выявлены акустические характеристики речи, которые в совокупности могут служить маркерами аутизма и использоваться для ранней диагностики заболевания. 

Публикации

1. Николаев А.С., Фролова О.В., Балякова А.А., Ляксо Е.Е. Распознавание взрослыми значения слов детей с расстройствами аутистического спектра // Вопросы психического здоровья детей и подростков. 2018. №4. С. 64-74
2. E. Lyakso, O. Frolova, A. Karpov A New Method for Collection and Annotation of Speech Data of Atypically Developing Children – 2018 International Conference on Sensor Networks and Signal Processing (SNSP 2018) 2019, pp.175- 180 DOI: 10.1109/SNSP.2018.00040 
3. Lyakso Elena, Frolova Olga, Kaliyev Arman, Gorodnyi Viktor, Grigorev Aleksey, Matveev Yuri. AD-Child.Ru: Speech Corpus for Russian Children with Atypical Development. Speech and Computer.  Specom -2019, 2019. LNAI 11658, Pp. 299-308.
4. Frolova O. Gorodnyi V. Nikolaev A., Grigorev A. Grechanyi S., Lyakso E. Developmental Disorders Manifestation in the Characteristics of the Child’s Voice and Speech: Perceptual and Acoustic Study. Speech and Computer.  Specom -2019, 2019. LNAI 11658, Pp. 103-112
5. Николаев А.С., Фролова О.В., Городный В.А., Ляксо Е.Е. Характеристика ответных реплик детей 5-11 лет с расстройствами аутистического спектра в диалогах с взрослыми // Вопросы психолингвистики. 2019. № 4 (42). С. 92-105
6. Lyakso E., Frolova O., Matveev Y. Speech features and EEG parameters in 4-11 years old children Front. Behav. Neurosci. P.1-13. | doi: 10.3389/fnbeh.2020.00030
7. Григорьев А.С., Городный В.А., Фролова О.В., Кондратенко A.M., Долгая В.Д., Ляксо E.E. Acoustic and perceptual features of the emotional speech of adolescents aged 14-16 years // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2020. Т. 106. № 3. С. 329-341
8. Elena Lyakso, Olga Frolova, Yuri Matveev. Voice Features as the Diagnostic Marker of Autism. World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Psychological and Behavioral Sciences  Vol:16, No:7, 2022 p.377-382
9. Ляксо Е.Е., Фролова О.В., Гречаный С.В., Матвеев Ю.Н., Верхоляк О.В., Карпов А.А. Голосовой портрет ребенка с типичным и атипичным развитием / под ред. Е.Е. Ляксо, О.В. Фроловой.. Издательско-полиграфическая ассоциация высших учебных заведений (Санкт-Петербург). 2020 г.204 c. ISBN: 978-5-91155-096-7. – 204с.

Проект РФФИ–ОГН № 17-06-00503а «Стратегии речевого поведения матери в зависимости от психофизиологического статуса ребенка: расстройства аутистического спектра, синдром Дауна, норма».
Проанализированы стратегии речевого поведения матерей при взаимодействии с детьми с 4-7 лет с типичным развитием, синдромом Дауна и расстройствами аутистического спектра в зависимости от возраста детей, для диад с детьми с атипичным развитием – в зависимости от степени выраженности основного заболевания. 

Публикации:

1. Lyakso E., Frolova O. Adult-Child Speech Interaction: Speech Database and Psychophysiological Experimental Data. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering vol 8.№ 5. PP 2399-2407
2. Elena Lyakso, Olga Frolova, Aleksey Grigorev, Viktor Gorodnyi and Aleksandr Nikolaev Strategies of Speech Interaction between Adults and Preschool Children with Typical and Atypical Development. Behav. Sci. 2019, 9(12), 159; doi:10.3390/bs9120159
3. Lyakso E., Frolova O. Gorodniy, Grigovev A., Nikolaev, A., Matveev, Y. Reflection of the emotional state in the characteristics of voice and speech of children with down syndrome. 2019 10th International Conference on Speech Technology and Human-Computer Dialogue, SpeD 2019 N 8906579 doi: 10.1109/SPED.2019.8906579
4. Ляксо Е.Е., Фролова О.В. Речевое поведение матерей при взаимодействии с детьми с синдромом Дауна. Теоретическая и прикладная лингвистика 2020 г. Том 6, № 1, с. 103-124.

Проект РНФ № 19-78-00057 «Особенности восприятия студентами медицинского вуза речи и поведения детей с типичным и атипичным развитием - сравнительное исследование»
В ходе выполнения работы над проектом установлено, что студенты-медики младших и старших курсов значимо лучше распознают психоневрологическое состояние типично развивающихся детей по сравнению с детьми с расстройствами аутистического спектра и синдромом Дауна. Установлено, что на распознавание психоневрологического состояния детей влияют опыт испытуемых, показатели фонематического слуха, КЛП по речи, ЧСС до и после исследования, показатели теста САН (настроение). Выявлены связи между физиологическими, психологическими и психофизиологическими параметрами испытуемых и успешностью выполнения заданий перцептивного эксперимента, также выявлены связи между этими показателями и эмоциональным состоянием испытуемых. Можно предполагать, что студенты-медики последних курсов в целом готовы к успешному взаимодействию с детьми с типичным и атипичным развитием и успешному оказанию им медицинской помощи, так как их психологические показатели тревожности к концу исследования в целом не изменились.

Публикации:

1. Grigorev A.S., Gorodnyi V.A. Determination of correlations between subjects’ psychophysiological parameters and the results of the perceptual experiment. Psychological Applications and Trends, 2021, pp 459-461. 
2. Григорьев А.С., Ляксо Е.Е. Сhanges in the state of medical students during participation in a perceptual experiment. Psychological Applications and Trends, 2022, pp.473-477 

Проект РФФИ № 18-013-01133 "Изучение коммуникативных навыков детей дошкольного возраста с диагнозом умственная отсталость, воспитывающихся в семье и детском доме" 
В исследовании приняли участие 142 ребенка 5-7 лет: с типичным развитием, смешанными специфическими расстройствами психологического развития, умственной отсталостью, воспитывающиеся в семье и детском доме. Проведена запись речи и поведения детей в модельных ситуациях взаимодействия ребенка с взрослым и сверстником, оценка психофизиологических показателей детей. На основании экспертного и инструментального анализа аудио и видеозаписей описаны коммуникативные навыки детей разных групп, реализуемые в различных ситуациях взаимодействия с взрослым и сверстником.

Публикации

1. Lyakso Elena, Frolova Olga. Adult-Child Speech Interaction: Speech Database and Psychophysiological Experimental Data. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering (IJATCSE), 2019, 8 - 5, 2399-2407.
2. Lyakso Elena, Frolova Olga, Grigorev Aleksey, Gorodnyi Viktor, Nikolaev Aleksandr. Strategies of Speech Interaction between Adults and Preschool Children with Typical and Atypical Development. Behavioral Sciences, 2019, 9 - 12, 159.
3. Фролова Ольга Владимировна, Ляксо Елена Евгеньевна. Коммуникативные навыки пяти-семилетних детей с нарушениями развития и умственной отсталостью. Ethnopsycholinguistics, 2019, 2, 190-206.

Проект РФФИ-ИНД_межд – 19-57-45008 Распознавание эмоционального состояния ребенком человеком и машиной 
С целью изучения кросс-лингвистического распознавания эмоционального состояния индийских и русских детей 8-12 лет по характеристикам их речи человеком и машиной созданы два корпуса эмоциональной детской речи. Каждый корпус содержит записи спонтанной и актерской речи детей 8-12 лет. Русский корпус включает эмоциональную речь 95 детей, индийский корпус - 40 детей. Проведена серия перцептивных экспериментов по распознаванию русскими и индийскими аудиторами (взрослыми, прослушивающими речевой материал детей) эмоционального состояния русских и индийских детей. Проведена автоматическая классификаций четырех эмоциональных состояний «нейтральное (спокойное) – печаль – радость – гнев» русских и индийских детей. Выявлено сходство и различие в распознавании эмоций детей по их речи, определяемое языком и культурой стран.

Публикации:

1. Lyakso E.E., Ruban Nersisson, Frolova O.V., Gorodnyi V.A., Matveev Yu. N. Approbation of a method for studying the reflection of emotional state in children's speech and pilot psychophysiological experimental data. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering (IJATCSE). 2020. Vol. 9, Issue 1, pp. 649-656.
2. Lyakso E., Frolova O., Ruban N., Mekala A.M. Child’s Emotional Speech Classification by Human Across Two Languages: Russian & Tamil. Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2021. LNAI, vol. 12997, pp. 384 – 396. DOI: 10.1007/978-3-030-87802-3_35 
3. Kumar M., Katyal N., Ruban N., Lyakso E., Mekala A.M., Raj A.N.J., Richard G.M. Transfer learning based convolution neural net for authentication and classification of emotions from natural and stimulated speech signals. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 2021. Vol. 41, issue 1, pp. 2013-2024. 
4. Matveev Y., Matveev A., Frolova O., Lyakso E. Automatic Recognition of the Psychoneurological State of Children: Autism Spectrum Disorders, Down Syndrome, Typical Development. Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2021. LNAI, vol. 12997, pp. 417-425. DOI: 10.1007/978-3-030-87802-3_38 
5. Kaliyev A., Zeno B., Rybin S.V., Matveev Y.N., Lyakso E.E. GAN acoustic model for Kazakh speech synthesis. International Journal of Speech Technology. April 2021. DOI: 10.1007/s10772-021-09840-0 https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10772-021-09840-0 
6. Makhnytkina O., Grigorev A., Nikolaev A. Analysis of Dialogues of Typically Developing Children, Children with Down Syndrome and ASD Using Machine Learning Methods. Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2021. LNAI, vol. 12997, pp. 397- 406. https://doi.org/10.1007/978-3-030-87802-3_36 
7. Shaswat Rajput, Ruban Nersisson, Alex Noel Joseph Raj A, Mary Mekala, Olga Frolova, Elena Lyakso. Speech Stuttering Detection and Removal Using Deep Neural Networks. In book: Proceedings of the 11th International Conference on Computer Engineering and Networks 2022. pp.443-451. DOI:10.1007/978-981-16-6554-7_50.
8. Lyakso E.E., Frolova O.V., Matveev Yu.N. Facial Expression: Psychophysiological Study. In: Handbook of Research on Deep Learning-Based Image Analysis Under Constrained and Unconstrained Environments. Raj, Alex Noel Joseph and Vijayalakshmi G. V. Mahesh, and Ruban Nersisson (eds.). Hershey, PA: IGI Global, 2021. Сhapter 14, p. 266-289.

Грант РНФ-DST № 22-45-02007 (Международный с Индией) «Разработка междисциплинарного подхода к диагностике и коррекции нарушений эмоциональной сферы детей с использованием методов искусственного интеллекта: кросс-культурное исследование» 

Публикации:

1. Matveev, Y.; Matveev, A.; Frolova, O.; Lyakso, E.; Ruban, N. Automatic Speech Emotion Recognition of Younger School Age Children. Mathematics. 2022, 10, 2373. https://doi.org/10.3390/math10142373  

Новости кафедры История Структура Образование на кафедре Научная деятельность Партнерские связи Список сотрудников

199034, Санкт-Петербург, Университетская наб. 7/9
Тел.: + 7 (812) 328-97-54

Заведующий кафедрой

д.б.н., проф. Александр Алексеевич Александров

Секретарь

к.пед.н., ст.преп. Князева Виктория Анатольевна

e-mail: